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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明提供了基于节点相似度的差分隐私合成社交图生成方法及设备。该差分隐私合成社交图生成方法包括：基于真实社交图获取节点度序列，对节点度序列进行第一加噪约束推理获得推理节点度序列；计算真实社交图中节点间的相似度，获得相似度矩阵，对相似度矩阵进行第二加噪约束推理获得推理相似度矩阵；根据推理节点度序列和推理相似度矩阵生成差分隐私合成社交图。本发明具有隐私保护程度高、广泛适用性、高可用性、高准确性以及高计算效率的特点。
主权项：1.基于节点相似度的差分隐私合成社交图生成方法，其特征在于，包括：基于真实社交图获取节点度序列，对节点度序列进行第一加噪约束推理获得推理节点度序列；计算真实社交图中节点间的相似度，获得相似度矩阵，对相似度矩阵进行第二加噪约束推理获得推理相似度矩阵；根据推理节点度序列和推理相似度矩阵生成差分隐私合成社交图，包括：将差分隐私合成社交图的节点集初始化为真实社交图的节点集，差分隐私合成社交图的边集初始化为空集；通过推理节点度序列获得起始节点序列，所述起始节点序列中节点按照节点度非升序排序；从头到尾依次遍历起始节点序列的节点以求取差分隐私合成社交图的边集，每次遍历执行：设本次遍历节点i′；根据推理相似度矩阵，将与节点i′的相似度非0的节点加入节点i′的候选列表；计算节点i′与节点i′的候选列表中每个节点的边生成概率，节点i′与节点i′的候选列表中每个节点按照所述边生成概率生成候选边；将生成的候选边合并入差分隐私合成社交图的边集；通过差分隐私合成社交图的边集和节点集生成差分隐私合成社交图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于节点相似度的差分隐私合成社交图生成方法及设备
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